Почему я перешёл c ChatGPT на Cursor как агентную платформу
После месяцев использования Claude и ChatGPT для кодинга и автоматизации, я перешёл на Cursor. Вот почему это стало моей основной агентной платформой.
Больший контроль за кодом
Я не фанат агентного кодинга, я думаю неопределенность присущая агентным системам аккумулируется на больших проектах без тщательного надзора человека и в итоге мы приходим в тупик, поэтому TAB-coding + ASK-агент являются для меня оптимальной связкой которая позволяет мне быть очень продуктивным но при этом сохранять контроль над результатом за который я несу ответственность
Проблема с лимитами
Начну с очевидного: лучшие лимиты. Когда ты работаешь над реальными проектами, попадание в лимиты запросов или токенов посреди рабочего процесса - это раздражает. Cursor даёт мне нужную пропускную способность, чтобы реально что-то делать, не думая постоянно о том, что упрусь в стену. В крайнем случае я всегда могу переключиться на API режим и использовать бесплатную модель либо платить по цене апи
Конфигурируемость ллм
Но лимиты - не вся история. Cursor создан для кода и не ограничен провайдером. Он отлично понимает контекст, работает с большими кодовыми базами и идеально интегрируется в мой рабочий процесс разработки. Мне больше нравится опыт с курсором нежели Codex или Claude Code (я пользовался обоими по 1-3 месяца и в итоге вернулся к курсору (ВАЖНО! для соблюдения этого критерия нужно чтоб ваш курсор был настроен под вас, чтоб вы добавили MCP и Rules для каждого проекта, без этого качество значительно хуже)
Агентное преимущество
Вот где Cursor действительно сияет: агентные кейсы. Я не просто задаю вопросы и получаю ответы. Я строю мульти-агентные пайплайны, которые интегрированы с Notion, Google Workspace, Figma тем самым я получил некий единный портал управления приложениями и контекстом (вспомнил AnyAgent)
Настраиваемые агенты
Я могу настраивать агентов под конкретные задачи. Нужен ревьюер кода? Создай агента с таким фокусом. Нужен генератор документации? Другой агент. У каждого свои системные промпты, паттерны поведения и области экспертизы.
Интеграция MCP:
Интеграция MCP (Model Context Protocol) в Cursor - это где становится по-настоящему мощно. Я подключил:
- Notion MCP: Дизайню посты, управляю базами контента, отслеживаю идеи
- Mermaid MCP - генерирую графики
- Apify MCP - набор парсеров для анализа информации
- Context7 - подстоянно подтягивает актуальную информацию по библиотекам
Есть идеи поэкспериментировать с телеграм мср и модулями долгосрочной памяти
Добавление новых MCP - тривиально. Несколько кликов, и у меня новые возможности. Эта расширяемость делает Cursor платформой, а не просто инструментом.
Мой реальный workflow
Вот как я использую это на практике:
1. Создание контента: Notion MCP + Web Search MCP помогают мне исследовать и структурировать посты
2. Разработка кода: Мульти-агентный пайплайн обрабатывает сложные фичи
3. Управление проектами: Агенты отслеживают задачи, обновляют документацию, управляют workflow
Всё это происходит в одном месте, с агентами, которые понимают весь контекст моего проекта.
Один минус
Есть одно ограничение: мне нужен ноутбук. В отличие от ChatGPT или Claude, я не могу запустить Cursor на телефоне во время поездки или короткого перерыва (я могу но веб платформа ограничена). Для серьёзной работы это нормально - я всё равно хочу полноценный IDE опыт. Но это значит, что я не могу делать быстрые агентные задачи на ходу.
Итог
Cursor - это конструктор, из коробки он может быть неоптимальным, но его конфигурируемость для меня является конкурентным преимуществом, он не заперт в рамках одной экосистемы и это позволяет мне строить, настраивать и оркестрировать AI-агентов для реальной работы.
